【摘 要】
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1:1万数字线划图（Digital Line Graphic,DLG）数据是空间规划、资源开发、环境保护、防灾减灾和各项工程建设的地理空间信息基础,是基础地理信息数字产品的重要组成部分。我国经济社会正处于快速发展阶段,地物要素变化较快,1:1万DLG数据需要通过常态化更新来保持数据的现势性和有效性。其中,“基于数字正射影像图发现变化要素”是1:1万DLG数据更新的重要步骤。但在经济建设活跃的地区变
【基金项目】
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全息地图获取与位置信息聚合技术——全息地图数据获取与融合,立项编号:2017YFB0503500,中华人民共和国科学技术部； 基于视频卫星数据的特定运动目标智能感知与实时追踪技术,立项编号:21ZDYF2090,四川省科学技术厅；
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1:1万数字线划图（Digital Line Graphic,DLG）数据是空间规划、资源开发、环境保护、防灾减灾和各项工程建设的地理空间信息基础,是基础地理信息数字产品的重要组成部分。我国经济社会正处于快速发展阶段,地物要素变化较快,1:1万DLG数据需要通过常态化更新来保持数据的现势性和有效性。其中,“基于数字正射影像图发现变化要素”是1:1万DLG数据更新的重要步骤。但在经济建设活跃的地区变化发现的工作量较大,传统人机交互的方法速度较慢,不适应常态化更新的要求。深度学习（Deep Learning,DL）技术因能自动学习影像的深层次特征,高效、准确地进行地物提取、分类,而引起国内外学者的广泛关注。如何利用人工智能深度学习技术改善遥感数据分析与处理的智能化水平也引起了我国自然资源部的高度重视。同时,作业人员也有快速定位变化,提高作业效率的需求。因此,发展地物要素变化检测的智能化方法具有重要意义。本研究引入DL技术,为1:1万DLG数据更新寻找居民地要素中建筑物的变化线索提供新的智能化技术方法。本研究从语义分割角度出发,开展面向1:1万居民地要素变化发现任务的DL变化检测方法研究,着重于居民地要素中建筑物的变化检测。主要研究工作包括以下内容:（1）研究了“1:1万居民地要素变化发现的DL变化检测数据集”构建的工程方法。针对目前公开开源的DL变化检测数据集不能满足1:1万居民地要素变化发现任务中对影像分辨率和样本标注的要求,选用了分辨率≤1m的高分辨率遥感影像;根据规范对居民地要素表示面积的要求在影像上标注建筑物变化信息;研究了数据分块、区域划分方法和数据增强、归一化方法。最后,总结形成了“1:1万居民地要素变化发现的DL变化检测数据集”构建的工程方法。（2）构建了基于OCR-HRNetv2-p模型的DL变化检测方法。针对HRNetv2模型中存在冗余信息,影响变化检测效率的问题,通过选择HRNetv2较优的特征子网组合构建了基准网络,并结合基于卷积层敏感性分析的模型剪枝策略对HRNetv2模型进行剪枝构建了HRNetv2-p模型,减少模型在训练过程中存储模型结构与参数的计算机内存消耗,从而提高变化检测的效率;针对HRNetv2-p模型中上下文信息易缺失的问题,引入OCR模块以增强变化目标的上下文信息,并在HRNetv2-p的解码部分添加卷积层来获得预分割区域,以实现HRNetv2-p网络和OCR模块更好的结合,形成了基于OCRHRNetv2-p模型的变化检测方法。（3）研究了“AI辅助的1:1万居民地要素变化发现”的技术方法。以我国中部某地区和西部某地区为实验区,开展了基于OCR-HRNetv2-p模型的变化检测方法在1:1万居民地要素变化发现中的应用研究。针对1:1万DLG数据居民地要素变化发现任务的实际需求,首先利用有重叠的滑动窗口预测方法对整个研究区域进行建筑物变化区域的预测,然后利用形态学方法去除检测结果的噪声,再根据规范对居民地要素表示面积的要求获取符合1:1万居民地要素变化发现的建筑物矢量变化对象;评估了结果的精度,分析了方法的适用性,总结形成了“AI辅助的1:1万居民地要素变化发现”技术方法。研究表明:（1）本文以建筑物变化检测为例总结的“1:1万居民地要素变化发现的DL变化检测数据集”构建工程方法是可行的;（2）在本研究中,HRNetv2基准模型较优的特征子网宽度为32;对HRNetv2模型进行卷积层敏感性分析和剪枝操作可以有效提高变化检测的效率,OCR模块可以有效地增强变化对象的上下文信息,提高变化检测的精度;OCR-HRNetv2-p模型可以有效提高建筑物变化检测的效率和精度;（3）将“AI辅助的1:1万居民地要素变化发现”技术方法应用于1:1万DLG数据居民地要素的变化发现任务,可以有效减少人工参与,对提高“居民地要素变化发现”的工作效率是有利的。“1:1万居民地要素变化发现的DL变化检测数据集”构建的工程方法可以为建立完整的建筑物DL变化检测数据集提供工程思路,本文的研究工作为提高1:1万DLG数据更新工作的智能化水平提供了参考。
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